電商平台啟動創新大作戰|數位時代 BusinessNext

[2014年8月號雜誌精選] 台灣電子商務市場發展近10年，電商市場變化非常大，競爭者也越來越多，中國的淘寶用跨境電商來搶攻，社群電商也大舉用口碑行銷，來搶賣家的關注，台灣電子商務正進入新一波戰局，新舊業者如何發展？

「電子商務將成為台灣下一個兆元產業！」台灣網路暨電子商務發展協會理事長、PChome網路家庭董事長詹宏志，6月中在星展銀行舉辦的「2014洞悉亞洲高峰會」時表示，若依每年平均成長15％來看，台灣今年電子商務產業的產值將超過8千億元台幣，電子商務還在演化中，除了包括博客來、PChome Online的零售商模式、拍賣平台模式及開店平台模式外，未來連結實體商店或是新形態的商務模式，都將成為創業或轉型的新出口。

新機會同樣也意味著新挑戰，經過這十多年的電商發展，台灣三大電商業者包括雅虎奇摩、PChome集團、樂天看似已站穩市場，不過卻也面臨更多的競爭者加入。

挑戰之一來自跨境電商，如淘寶兩年前就與全家便利商店合作到店取貨，去年底更正式在台灣設立分公司，同時經營淘寶、天貓、聚划算三個阿里巴巴集團電子商務服務，將積極接觸商家自行組織的商盟，近期更與青年創業總會合作淘寶大學課程，紮根人才。

挑戰之二來自者跨界經營，如《聯合報》旗下的udn買東西、uDesign等。udn買東西總經理孫志華就表示，udn今年還會再與四個網站聯名合作，鎖定精緻農業和垂直型服裝等領域，並藉由分析Big Data，為消費者推薦更適合的商品，2014年營收將挑戰35億元台幣。

特色比規模更重要

還有傳產集團潤泰轉投資的ASAP迅速竄起，前前雅虎奇摩電子商務總經理何英圻領軍的九易宇軒，則是力推行動電商App，就連電視購物起家的momo也準備在7月底開啟網路商城，新浪微博也宣稱要開始經營電商，因此不論既有業者或新進業者，各家電商必須要找出經營特色，才能吸引消費者的目光。

由於進入市場早，PChome集團在規模上的優勢比較強，特別是在PChome商店街的經營模式，只跟賣家收一次費用，就可以終身使用，因此PChome商店街在衝刺店數的部分相當快速，目前商店街店家數達1萬6千多家，是三大平台中最具規模的業者。

「以拚規模做為切入，無疑是沒有意義的戰爭。」雅虎奇摩電子商務事業群總經理王志仁說，當時雅虎奇摩在決定要經營超級商城時，就決定不拚規模，而是要走有質感的賣家，並設置商店專人輔導員，提供賣家免費課程，教導賣家經營網站的工具以及行銷手法，深耕特色賣家市場，維持店家的活躍度是比較重要的。例如雅虎奇摩找來幾家有特色的女裝賣家以及配件賣家，加上雅虎是一個媒體平台，有很多時尚資訊可傳遞，成功地培養出一群女性消費者。

富邦momo總經理林啟峰也分析，現在網路上幾乎什麼東西都買得到，加上選擇多，因此在消費者心中的第一印象很重要。幾大B2C購物網站給予消費者各有不同的印象，例如雅虎奇摩是流行精品類商品豐富、PChome是3C、家庭用品類商品齊全，至於momo購物網則是以美妝保健日用品占大宗，有了特色就容易黏住消費者。為了擴大發展，林啟峰說，今年7月也推出「momomall摩天商城」B2B2C購物平台，momo將結盟中大型實體店家，開發獨家商品。

「消費者喜愛的是商店，不是平台。」開發「91mai APP開店」平台的九易宇軒行銷長李朝基指出，過去12年間，在拍賣、商店街或綜合性購物的大平台裡，創造了許多非常成功的商店或品牌，這些商店有非常高的自主營運能力，累積龐大的忠實消費者及業績。隨著業績不斷擴大，對平台的依賴也越深，受平台掌控也越大。因此這類商家開始思考走向品牌，成立官網。

行動服務上線

電商2.0的發展已不是在衝刺規模，而是必須要找出特色商品經營，還有行動電商也必須納入經營。例如LINE於6月與電子商務集團優達斯（Uitox）合作，推出行動商務平台「LINE嚴選快購」（LINE FLASH SALE），消費者可同步利用手機完成訂購、結帳與物流程序。

udn買東西在內部也已成立行動商務中心，目前網站來自行動裝置的流量占總流量22％，行動營收則占總營收15％。第三季前將與行動支付公司合作，跨足行動支付領域，今年行動營收預計成長25％。
李朝基也表示，91mai APP開店上線短短1年來，所合作的商店中已經有非常多家App單月營收突破百萬，也有多家商店的App業績占其整體網購業績高達60％以上。

對於電子商務市場現今的發展，雅虎奇摩將朝向行動商務O2O虛實整合完全通路模式，並且以消費者需求為核心。王志仁表示，由於台灣消費者購物大量傾向線上購物，而逐漸減少實體購物比例，同時利用行動載具的普及，發展行動電商，傳統廠商勢必面臨擁抱電子商務發展趨勢。他說，雅虎奇摩超級商城每年成長率仍高達40％，成長力道仍高，此塊市場仍大有可為。

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當資料不能離開企業，運算就得靠近：AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化，不只是運算能力提高，而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊，QNAP 身為資料安全的守護者，長期發展的是地端網路儲存設備（NAS），並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線，提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技（QNAP）總經理劉文義解釋，當資料因合規要求或敏感度不能上雲，就必須留在靠近使用者與應用的地方；運算需求一旦增加，承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資，金融與保險業受到合規與法規限制，部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言，問題並不是雲端好不好用，而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

真正讓更多企業回頭計算的，則是長期成本。劉文義指出，資料上傳雲端可能免費，下載卻會按流量收費；當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推，可能會發現，購買一台同等容量的 NAS，還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁，總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載；地端則較適合高頻存取、對延遲敏感，或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的，是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察，客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB，或備份速度有多快；現在更常問的是，機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起，把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合，試圖讓 NAS 從資料保存的位置，進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大，搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例，當照片累積到 10 萬、20 萬張，要找出其中幾張特定畫面，已不可能只靠人工翻找。此時，能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具，會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論：AI NAS 如何進入企業工作流？

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」，而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察，目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群，仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關，卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本，並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成（RAG）知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型，而是在模型回答前，先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容，再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用，協助企業建立私有知識庫；而走在最前面的少數企業，則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權，QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型，可由企業依需求決定，不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定（MCP）相關能力，讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定，並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過，劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言，目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用，可能需要約 300 到 800 TOPS，甚至 1,000 TOPS，因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力；一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元，一張算不完，就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍，並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體，使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源，這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中，一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台，以一百多 TOPS 的範圍，可順暢使用 AI 應用程式；另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡，處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發，目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用，讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場：能源公司如何導入私有 LLM？

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣？劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫，但很快遇到兩個瓶頸：一是員工查詢時明顯出現卡頓；二是專利、技術與合約都高度敏感，高層不願上傳至公有雲，擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來，該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX，搭配顯示卡與全快閃 SSD，在地端部署私有大型語言模型，把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用，進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間，核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明，若任務範圍明確，有些應用不必動用雲端大型模型，地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同，導入前仍需要概念驗證（POC）與技術人員評估。

而且，資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值，是讓資料邊界與控制權回到企業手上；相對地，安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做，哪些再等？先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI，不只由產業標籤決定，也要看工作是否重複，以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察，第一批走進來的，除了受法規限制的醫療、金融與保險業，也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業，以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業，因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有　10　台、20　台機器，每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同，需要相對應的儲存裝置；生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料，AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多，或重複性動作越多的產業，越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說，較傳統、人力密集，或仍高度依賴人工判斷的製造業，短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料，企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷：資料是否被頻繁調用？規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯？內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密？三個條件愈集中，地端部署愈值得評估；三者都不成立時，使用雲端 API 往往更簡單，也可能更划算。

可以先等的企業，大致也有三種。第一，資料仍分散、版本混亂、權限不清，急著上 AI 只會把混亂放大，先完成集中與治理，效率就可能先提升。第二，找不到一個具體且反覆發生的業務痛點，只因為「別人都在做」而採購，設備很可能變成昂貴的展示品。第三，使用量仍小、需求偶發，現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此，POC 不應只驗證「模型答不答得出來」，還要回答三個問題：資料由誰負責，誰可以存取？導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業？正式上線後，誰負責資料、模型與資安維運？只有當效益與責任都能被量化，才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房，動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太，其中歐洲占比將近一半，而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證，並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求；累積至今，已售出約數百萬台裝置，協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點，劉文義提出一個明確的價格與效能交會點：地端應用若要順暢運作，運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS，甚至 800 TOPS，同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

「AI NAS 不是多了 AI 功能，而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言，地端算力成本高昂，QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構，助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。

圖／數位時代

「預測約兩、三年後，應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點，就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前，企業真正能先做的，不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡，而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色：原油再多，沒有整理、提煉與配送的過程，也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力，而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換，但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備，而是在資料必須留在企業內時，讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日（五）舉行，現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控，並安排 Live Demo，適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點：新板希爾頓酒店｜如意 AB 廳

活動時間：09:20–16:00

地址：新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名：https://bnex.tw/9f7my4

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